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sklearn 实例一般应用
可以加载封装好的数据集  datasets.load_boston
调用集成的模型         linear_model
创造自定义的数据集      make_regression
训练模型               model.fit
使用训练好的模型进行预测model.predict
取出之前定义的参数     model.get_params()
用 R^2 的方式进行打分，输出精确度     model.score(data_X, data_y)
model.coef_ 和 model.intercept_ 属于 Model 的属性， 例如对于 LinearRegressor 这个模型，这两个属性分别输出模型的斜率和截距（与y轴的交点）。
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from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
load_data = datasets.load_boston()
X = load_data.data
Y = load_data.target
# 加载线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)
print(model.predict(X[:4, :]))
print(Y[:4])
# 创造数据
x, y = datasets.make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10, n_targets=1)
plt.scatter(x, y)
model.fit(x, y)
plt.plot(x, model.predict(x),'-g')
plt.show()
